服務介紹

利用circRNA對RNase R的耐受性從而富集circRNA，去rRNA后進行鏈特異建庫，采用Illumina平臺對circRNA文庫進行測序，通過生信分析得到circRNA的表達結果。

circRNA測序技術路線

測序方案

測序平臺：Illumina Novaseq 6000/NovaSeq X Plus

測序模式：PE150

測序數據量：10 Gb raw data

人喉鱗狀細胞癌中circRNA的RNA-seq表達譜

RNA-Seq profiling of circular RNAs in human laryngeal squamous cell carcinomas

Lu et al. Molecular Cancer (2018) 17:86（IF：6.204）

測序策略：circRNA測序（RNase R+）

樣本分組：10例，5例腫瘤組織（2例高分化，3例中分化），5例正常組織

人喉鱗狀細胞癌(LSCC)是起源于喉黏膜上皮組織的惡性腫瘤，是頭頸部腫瘤中惡性程度非常強的腫瘤，世界范圍內每年發生率占比2.4%，近年內還有逐漸增加趨勢。本研究主要關注circRNA在LSCC疾病中的表達情況。研究者選擇10例LSCC患者臨床組織標本（2例高分化、3例為中分化、 5例正常）進行RNA高通量測序，分析樣本中circRNA表達情況。共鑒定出21444個circRNA，其中在LSCC樣本中顯著上調的circRNA 29個，顯著下調circRNA 19個，進一步結合臨床特征（高分化，中分化和正常）進行分類，將差異表達circRNA縮小到18個和5個（圖1）。CircRNA-miRNA-mRNA調控網絡預測分析，發現20個失調控circRNA與多種腫瘤相關的miRNA相關，信號通路KEGG富集分析發現，過氧化物酶體PPAR、軸突導向、Wnt和細胞周期通路與LSCC密切相關（圖2）。隨后的qPCR驗證結果顯示（圖3），has_circ:chr20:31876585-31,897,648可以很好區分LSCC標本和正常標本，表明circRNA可作為LSCC潛在的理想標志物。

圖3 hsa_circ:chr20:31876585–31,897,648在10對LSCC腫瘤樣本及正常樣本中的Q-PCR驗證

生物信息分析

基礎分析

原始數據質控檢查

比對結果質控檢查

基因覆蓋度分析

circRNA預測及鑒定

circRNA序列預測

基于circRNA表達的樣品主成分分析

高級分析

circRNA差異分析

差異circRNA宿主基因的GO功能分析

差異circRNA宿主基因的KEGG通路分析

差異circRNA宿主基因的Rectome通路分析

差異circRNA的靶向miRNA預測分析

差異circRNA及靶向miRNA網絡調控制圖

部分結果示例

圖1. 根據不同的基因組位點（外顯子、內含子、反義、基因內和基因間）對表達差異顯著的circRNA進行分類

圖2. 繪制火山圖、Circos圖揭示每個circRNA在人類染色體上的位置

圖3. 熱圖、火山圖分析circRNA的表達差異倍數

Table.circRNA-seq原始樣本送樣建議

Table.circRNA-seq RNA樣本送樣建議

*更具體的送樣方法請咨詢銷售或技術支持

物種范圍：人、小鼠、大鼠等哺乳動物，擬南芥、水稻、番茄、玉米、大豆等植物，其他物種詳詢銷售或技術支持

Q1：circRNA測序與全轉錄組測序有什么不同？

A1：全轉錄組測序采用去rRNA鏈特異性的建庫方式，數據分析內容包含了mRNA、lncRNA及circRNA全部信息，數據質量較好。CircRNA測序采用去rRNA去線性鏈特異性的建庫方式，通過RNase R 消化線性RNA從而富集circRNA，對建庫起始量要求較高（一般大于2μg），測序數據質量較全轉錄組稍差，但可將circular junction reads數提高10倍以上，更適合專注circRNA研究的項目。